# create by fanfan on 2020/3/27 0027
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Dropout,Activation
from keras.optimizers import SGD

# 生成虚拟数据
import numpy as np
x_train = np.random.random((1000,20))
y_train = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10,size=(1000,1)),num_classes=10)

x_test = np.random.rand((100,20))
y_test = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10,size=(100,1)),num_classes=10)


model = Sequential()
# Dense(64) 是一个具有 64 个隐藏神经元的全连接层。
# 在第一层必须指定所期望的输入数据尺寸：
# 在这里，是一个 20 维的向量。
model.add(Dense(64,activation='relu',input_dim=20))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10,activation='softmax'))

sgd = SGD(lr=0.01,decay=1e-6,momentum=0.9,nesterov=True)
model.fit(x_train,y_train,
          epochs=20,
          batch_size=128)
score = model.evaluate(x_test,y_test,batch_size=128)

